一、数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性是数据使用的前提。

数据质量差会导致分析结果不可靠，影响决策制定。为了保证数据质量，需要从源头开始控制，包括数据采集、存储和处理等各个环节。此外，还需要定期对数据进行清洗和维护，以确保数据的可用性和准确性。

二、数据安全：保护数据不被未经授权访问和防止数据泄露是至关重要的。

这包括实施适当的访问控制、加密技术和安全协议。在大数据时代，数据安全问题日益突出，不仅涉及到个人隐私，还可能关系到企业的商业机密和国家的安全。因此，建立完善的数据安全防护体系是保障数据安全的关键。

三、数据隐私：随着个人数据的激增，保护用户隐私成为核心问题。

合规性与隐私保护，如GDPR等法规，要求对个人数据进行匿名化处理或得到用户明确同意。在收集和使用个人数据时，应尊重用户的隐私权，采取必要的技术和管理措施来保护用户的个人信息不被滥用。

四、数据整合：不同来源和格式的数据需要被有效地集成和整合，以提供全面的视角。

这涉及到数据清洗、转换和加载（ETL）过程。通过数据整合，可以打破数据孤岛，实现数据的互通互联，从而提高数据的利用效率和价值。

五、数据智能分析：应用统计分析、机器学习和人工智能技术来揭示数据中的模式和趋势，从而支持更好的业务决策和预测。

在大数据时代，传统的数据分析方法已经无法满足需求，需要借助先进的数据处理技术和算法来挖掘数据中的价值。

六、数据的实时性：在许多情况下，能够实时或几乎实时地分析和响应数据是必要的，尤其是在金融、交通和在线服务等领域。

实时数据处理可以帮助企业快速响应市场变化，抓住商机，提高竞争力。

七、数据的可访问性：确保所有相关利益相关者都能够轻松访问和理解数据，这包括数据的可视化和用户友好的接口设计。

通过提高数据的可访问性，可以降低数据分析的门槛，使更多的人能够利用数据进行分析和决策。

八、数据存储和管理：随着数据量的增长，需要强大的数据存储、管理和计算能力，云服务和大数据技术在这里扮演着关键角色。

通过采用先进的数据存储和管理技术，可以有效应对数据量大、处理复杂等问题，提高数据处理的效率和准确性。

九、数据伦理：在使用数据时考虑到公平性、透明性和责任性。避免偏见和不公平，确保数据的使用不违反伦理标准。

在大数据时代，数据伦理问题日益凸显，如何在保障数据利用的同时兼顾伦理道德成为了一个亟待解决的问题。

十、数据治理：建立数据治理框架，确保数据的使用符合组织的政策和程序，包括数据所有权、质量控制和合规性检查。

通过建立健全的数据治理体系，可以确保数据使用的合规性和有效性，为企业的发展提供有力支持。